课题题目:生成式AI赋能高校课堂教学:人机协作模式与效果提升路径研究

一、选题依据

（一）国内外相关研究的学术史梳理及研究进展

随着生成式AI技术的快速迭代与普及，其在高等教育领域的应用逐步深入，生成式AI对高校课堂教学效果的影响及作用路径，已成为教育学、计算机科学等交叉领域的研究热点。国内外学者围绕该主题开展了一系列研究，形成了阶段性成果，结合研究脉络与核心观点，梳理如下：

国外相关研究起步较早，随着ChatGPT、Genmini、Claude等生成式AI工具的推出，研究聚焦于技术应用效果、影响因素及实践路径三个核心维度。在技术应用效果研究方面，Adetayo Jeremy Adetayo（2024）通过检索Scopus数据库中47项研究发现，生成式AI对高校课堂教学的影响主要集中在学生信任感、学习掌握情况、学生参与度、采纳意愿四大领域，初步证实了技术对教学的潜在促进作用。Duha Ali（2024）检索Web of Science、EBSCO和ProQuest数据库中的112项相关研究，发现“学习”“教学”“反馈”是高频关键词，生成式AI在文本生成、案例拓展、互动强化等方面的辅助作用得到广泛认可，同时也指出其存在质量偏差、隐私安全等问题。在具体案例研究中，Harry Barton Essel等人（2024）以加纳高校大学生为研究对象，运用ChatGPT进行课堂教学干预实验，发现生成式AI能有效改善学生的批判性、反思性和创造性思维。在理论支撑方面，Venkatesh V等人（2003）提出的技术接纳模型（TAM）被广泛应用于教育技术领域，为解析学生对生成式AI的接纳行为提供了核心理论框架，其后续（2008）进一步完善模型，提出感知易用性、感知有用性对技术采纳的关键影响，为后续研究奠定了理论基础。

国内研究近年来呈现快速发展态势，主要围绕本土生成式AI工具应用、教学模式变革及影响机制展开。钟柏昌、刘晓凡（2024）在《生成式人工智能何以、以何生成教育》一文中，探讨了生成式AI在教育领域的应用潜能，提出技术赋能教育需突破工具本位逻辑，走向生态重构。徐国庆、蔡金芳、姜蓓佳（2023）以ChatGPT为研究对象，分析了生成式AI对职业教育的影响，提出技术应用需兼顾优势发挥与风险防控。刘朝阳等人（2024）运用扎根理论，分析了国内高校学生使用生成式AI的意愿及影响因素，发现外部环境、认知情绪、使用经验是核心影响变量。江哲涵、奉世聪、王维民（2024）聚焦医学教育领域，探讨了生成式AI的应用场景、挑战与展望，为专业领域的技术应用提供了参考。在实证研究方面，国内学者多借鉴国外研究方法，结合本土教学实际开展实验，但多数研究仍以ChatGPT等国外工具为主，本土生成式AI工具的应用研究较为稀缺。

综合来看，国内外相关研究已明确生成式AI对高校课堂教学具有一定的积极影响，初步探索了影响因素与应用路径，形成了“理论支撑—实证检验—问题反思”的研究脉络。但现有研究仍存在明显不足：一是研究工具不均衡，国外研究以主流生成式AI工具为主，国内研究缺乏对本土工具的系统应用与检验；二是研究深度不足，多数研究仅关注技术对教学效果的表面影响，对“技术采用—教学效果”的中间路径及内在机理挖掘不够深入；三是研究方法较为单一，多以单一量化或质性研究为主，混合研究方法的应用不够广泛，难以全面、深刻揭示技术应用的复杂过程。

（二）相对于已有研究同类项目的独到学术价值和应用价值

1.独到学术价值

第一，理论层面的深化与拓展。本研究基于技术接纳模型（TAM）进行本土化改造，将课程参与意愿作为中介变量，构建“感知易用性—感知有用性—课程参与意愿—教学效果”的完整路径模型，填补了生成式AI与高校课堂教学效果之间中介机制研究的空白，丰富了教育技术学与人工智能教育的理论体系。

第二，研究视角的本土化创新。聚焦国产生成式AI工具（豆包、Kimi、智谱等）开展实证研究，突破现有研究过度依赖国外模型的局限，形成适配中国高校教学场景的AI应用理论与结论，为本土AI教育应用研究提供新的学术参照。

第三，机理研究的深度突破。采用准自然实验、结构方程与解释现象学混合研究方法，从量化层面验证影响路径，从质性层面挖掘认知负荷缓解、零基启动探索、主控性与信心强化三大内在机理，实现“效果验证—路径分析—机理阐释”的全链条研究，提升生成式AI教育应用研究的理论深度。

2.现实应用价值

第一，为高校课堂教学改革提供实操方案。基于实证结论提炼“教师+AI”人机协作课堂模式，明确AI在知识点解析、案例拓展、个性化答疑、零基础辅导等场景的应用方法，为高校教师开展AI赋能教学提供直接可落地的操作指南。

第二，为高校课程设计与教学优化提供依据。揭示生成式AI对课程难易感知、课程掌握程度的提升机制，帮助教师优化教学设计，降低跨专业课程学习门槛，缓解学生认知负荷，提升课堂教学效率与质量。

第三，为教育管理部门提供决策参考。基于本土化AI教学应用数据，提出生成式AI课堂应用的规范与建议，助力高校完善数字化教学管理体系，推动高等教育数字化转型落地。

第四，为本土AI工具教育场景优化提供方向。通过学生使用体验与效果反馈，明确国产生成式AI在教学场景的优化重点，推动AI工具与高校教学需求深度适配，助力教育科技产品迭代升级。

二、研究内容

（一）研究对象

本项目以应用型高校本科课堂教学为核心场景，选取《市场营销学》等实务性跨专业课程为研究载体，以高校大三学生、授课教师、国产生成式AI工具（豆包、Kimi、智谱等）为具体研究对象，探究生成式AI介入课堂教学的效果、路径、机理与协作模式。

（二）总体框架

本研究围绕“生成式AI对高校课堂教学效果的影响”这一核心问题，以技术接纳模型（TAM）为理论基础，采用“理论梳理—实证检验—机理挖掘—结论启示”的研究思路，构建如下总体框架：

1.理论基础与文献梳理：系统梳理技术接纳模型（TAM）的核心观点，回顾国内外生成式AI在高校课堂教学中的相关研究，明确现有研究的成果与不足，提出本研究的研究假设与研究重点。

2.研究设计与数据采集：采用准自然实验法，将研究对象分为实验组（使用本土生成式AI工具辅助学习）和对照组（不使用AI工具），开展《市场营销学》课程教学实验；同时，通过问卷调查、深度访谈等方式，采集量化数据与质性资料，为后续分析提供支撑。

3.实证分析与假设检验：运用结构方程分析方法，检验生成式AI对课堂教学效果（信任度、课程难易感知、课程掌握程度）的影响，探究“技术采用—教学效果”的影响路径，验证课程参与意愿的中介效应；通过描述性统计、差异分析等方法，对比实验组与对照组的教学效果差异。

4.内在机理挖掘：采用解释现象学方法，对深度访谈资料进行编码分析，挖掘生成式AI影响高校课堂教学效果的内在机理，明确认知负荷缓解、零基启动探索、主控性与信心强化三大机理的具体表现。

5.结论与启示：总结本研究的主要研究发现，提炼生成式AI在高校课堂教学中应用的结论，提出针对性的教学实践启示与未来研究展望，为高校教学改革与教育数字化转型提供参考。

（三）重点难点

1.研究重点

本研究的重点主要有三个方面：一是检验生成式AI对高校课堂教学效果的影响状况，明确其在信任度、课程难易感知、课程掌握程度三个指标上的具体作用；二是探究“技术采用—教学效果”的影响路径，验证课程参与意愿在其中的中介效应，明确感知易用性、感知有用性对课程参与意愿的影响；三是挖掘生成式AI影响高校课堂教学效果的内在机理，揭示认知负荷缓解、零基启动探索、主控性与信心强化三大机理的核心内涵与表现形式。

2.研究难点

第一，实验控制的难度较大。准自然实验中，需确保实验组与对照组在课程基础、教学环境、教师授课等方面保持一致，避免无关变量对实验结果的干扰。尽管已通过预实验检验两组学生的基础差异，但在实验过程中，学生对AI工具的使用频率、使用方式存在个体差异，难以完全控制，可能影响实验结果的准确性。

第二，质性资料的分析难度较高。解释现象学方法要求深入挖掘研究对象的主观体验与认知，需对4.5万字的访谈转录文本进行系统编码、主题提炼，既要保证编码的客观性与准确性，又要深入解读主题背后的深层含义，对研究者的分析能力和专业素养提出较高要求。

第三，内在机理的提炼与验证难度较大。生成式AI对课堂教学效果的影响是一个复杂的过程，涉及认知、情感、行为等多个维度，需将量化数据与质性资料相结合，提炼出具有普遍性、规律性的内在机理，同时需结合研究结果进行验证，确保机理的科学性与合理性。

（四）主要目标

1.明确生成式AI对高校课堂教学效果的影响状况，检验生成式AI在降低课程难度感知、提升课程掌握程度方面的积极作用，明确其在信任度指标上的表现，验证研究提出的相关假设。

2.揭示“技术采用—教学效果”的影响路径，明确感知易用性、感知有用性对课程参与意愿的影响，验证课程参与意愿的中介效应，完善生成式AI教育应用的理论模型。

3.挖掘生成式AI影响高校课堂教学效果的内在机理，明确认知负荷缓解、零基启动探索、主控性与信心强化三大机理的具体表现，为技术的有效应用提供理论支撑。

4.提出生成式AI与高校课堂教学深度融合的实践启示，为高校教师优化教学设计、学生开展个性化学习、教育行政部门推进教育数字化改革提供具体参考。

5.形成高质量的研究报告与学术论文，丰富生成式AI教育应用的研究成果，推动相关领域的研究发展。

三、思路方法

（一）基本思路

本研究以“理论引领—实证检验—机理挖掘—实践应用”为基本思路，立足生成式AI在高校课堂教学中的应用现状，以技术接纳模型（TAM）为理论支撑，聚焦“生成式AI对高校课堂教学效果的影响”这一核心问题，通过准自然实验、结构方程分析、解释现象学等混合研究方法，系统探究生成式AI对课堂教学效果的影响状况、影响路径与内在机理，最终形成具有理论价值与实践意义的研究结论，为高校课堂教学改革与教育数字化转型提供支撑。具体思路如下：

首先，通过文献梳理，系统回顾国内外相关研究成果，明确技术接纳模型的核心观点，总结现有研究的不足，提出本研究的研究假设与研究框架；其次，设计准自然实验，选取研究对象并分为实验组与对照组，开展《市场营销学》课程教学实验，通过问卷调查、深度访谈等方式采集数据；再次，运用量化分析与质性分析相结合的方法，检验研究假设，探究影响路径，挖掘内在机理；最后，总结研究结论，提炼实践启示，形成研究报告与学术论文，完成研究任务。